USING THE TECHNOLOGY ACCEPTANCE MODEL IN UNDERSTANDING THE BEHAVIORAL INTENTIONS OF ENTREPRENEURS TO USE E-COMMERCE DURING THE COVID-19 PANDEMIC
Fatma Poni Mardiah 1 , Devi Yulia Rahmi 2
1&2 Universitas Andalas Email: fatmaponimardiah@eb.unand.ac.id

## ABSTRACT
The tourism industry is a sector that has clearly been affected by the impact of COVID-19. Since the implementa- tion  of  the  Large-Scale  Social  Restrictions  (PSBB),  all  tourist  attractions  have  automatically  been closed.  The decrease in visitors to tourist destinations has had an impact on Micro, Small, and Medium Enterprises (UMKM) that rely on the tourism sector. The UMKM referred to here are souvenir shops that are usually frequented by tourists. One solution for them to survive is to market their products through e-commerce. This research uses the explanatory research method, employing primary data obtained through a questionnaire. The respondents of this study are business owners or managers of souvenir shops in the city of Payakumbuh and the district of Lima Puluh Kota.  The  sampling  was  done  using  the  convenience  sampling  method,  and  the  determination  of  the  minimum sample size was assisted by the Gpower tool (statistical power level of 85%, with a minimum sample requirement of 115 samples). Data analysis was conducted using partial least squares with the assistance of the SMART PLS V 3.3.3 tool. The research findings indicate that the perception of ease of use and the perception of the usefulness of  technology  have  a  significant  positive  effect  on  the  attitude  toward  technology  acceptance  and  also  have  a positive effect on the intention to use technology. The implications of this research show that entrepreneurs who perceive difficulties in conducting business activities with e-commerce will not use technology even in a forced situation.
Keywords: Perceive Ease of Use; Perceived Usefulness; Attitude Toward using e-Commerce; Behavioural Inten- tion

## PENGGUNAAN TECHNOLOGY ACCEPTANCE MODEL DALAM MEMAHAMI NIAT PERILAKU USAHAWAN UNTUK MENGGUNAKAN E-COMMERCE SAAT PANDEMI COVID-19

## ABSTRAK
Industri pariwisata merupakan sektor usaha yang terlihat jelas terkena dampak COVID-19. Sejak diberlakukannya PSBB, otomatis semua tempat wisata ditutup. Berkurangnya pengunjung tempat wisata berdampak pada UMKM yang hidup dari sektor pariwisata. UMKM yang dimaksud adalah UMKM pusat oleh-oleh yang biasanya ramai dikunjungi wisatawan. Salah satu solusi agar mereka dapat tetap bertahan adalah dengan memasarkan produknya melalui ecommerce. Penelitian ini menggunakan metode explanatory research dimana menggunakan data primer yang didapatkan dengan kuesioner. Responden penelitian ini adalah pemilik usaha atau manager pusat oleh-oleh di  Kota  Payakumbuh  dan  Kabupaten  Lima  Puluh  Kota.  Pengambilann  sampel  dengan  metode  convenience sampling  dan  penentuan  jumlah  sampel  minimal  dengan  bantuan  tools  Gpower  (tingkat  statistical  power  85% kebutuhan sampel minimum sebanyak 115sampel)(Erdfelder et al., 2009). Analisis data dengan partial least square dengan bantuan tools SMART PLS V 3.3.3. Hasil penelitian menemukan bahwa persepsi kemudahan penggunaan, persepsi kebermanfaatan teknologi berpengaruh positif signifikan terhadap sikap penerimaan teknologi dan juga berpengaruh positif terhadap niat menggunakan teknologi. Implikasi penelitian ini menunjukan usahawan yang merasakan kesulitan melakukan aktivitas usaha dengan ecommerce tidak akan menggunakan teknologi walaupun dalam situasi terpaksa.
Kata Kunci: Persepsi Kemudahan Penggunaan; Persepsi Kegunaan; Sikap terhadap Penggunaan e-Commerce; Niat Perilaku

## PENDAHULUAN
Pandemi  Corona  Virus  Disease  19  (COVID-19)  yang  masuk  ke  Indonesia  sejak  Maret  2020  telah  mengubah tatanan kehidupan masyarakat. Usaha kecil dan menengah (UMKM) merupakan sektor yang  paling mengalami guncangan ekonomi yang disebabkan oleh pandemi COVID-19. Industri pariwisata merupakan sektor usaha yang terlihat jelas terkena dampak COVID-19. Sejak diberlakukannya PSBB, otomatis semua tempat wisata ditutup. Berkurangnya  pengunjung  tempat  wisata  berdampak  pada  UMKM  yang  hidup  dari  sektor  pariwisata.  UMKM yang dimaksud adalah UMKM pusat oleh-oleh yang biasanya ramai dikunjungi wisatawan. Survey pendahuluan yang  didapatkan  dilapangan  mendapatkan  informasi  bahwa  omset  mereka  menurun  drastis  hingga  80%  saat diberlakukannya PSBB dan penutupan tempat wisata. Untuk menyikapi permasalahan ini, mereka dituntut untuk kreatif memasarkan produk agar dapat tetap bertahan. Salah satu solusi agar mereka dapat tetap bertahan adalah dengan  memasarkan  produknya  melalui  ecommerce.  Kegiatan  ecommerce  menyangkut  proses  pembelian, penjualan atau pertukaran produk, jasa dan informasi melalui jaringan komputer. ecommerce merupakan bagian dari  e-business,  dimana  cakupan  e-business  lebih  luas,  tidak  hanya  sekedar  perniagaan  tetapi  mencakup  juga pengkolaborasian mitra bisnis, pelayanan nasabah, lowongan pekerjaan, dll.
Pemerintah Daerah Kota Payakumbuh dan Kabupaten Lima Puluh kota sebelum COVID sudah gencar meningkatkan kunjungan wisata. Berbagai tempat wisata baru bermunculan dan menarik minat wisatawan lokal dan nasional, bahkan wisatawan Internasional juga. Dengan meningkatnya kunjungan wisatawan, usaha penunjang sektor pariwisata juga meningkat drastis. Di sepanjang jalan utama dari Kota Bukittinggi hingga perbatasan dengan Riau, bisa dengan mudahnya menemukan pusat oleh-oleh. Oleh-oleh yang ditawarkan terutaman produk makanan dan kerajinan tangan.
Kegiatan pemasaran pusat oleh-oleh selama ini mengandalkan penjualan offline dengan mengantungkan harapan  kepada  wisatawan  yang  berkunjung.  Situasi  pandemi  ini  memaksa  para  pelaku  usaha  pusat  oleh-oleh untuk  beralih  menggunakan  ecommerce  dalam  memasarkan  produk  mereka,  baik  dengan  membangun  sistem sendiri,  menggunakan  sosial  media  atau  market  place.  Siap  ataupun  tidak  siap,  mereka  harus  menggunakan teknologi dalam melakukan pemasaran produk. UMKM menggunakan e-commerce dalam berbagai tingkatan. Ada yang sekedar menggunakan e-mail untuk bagian tertentu, misal: hanya diterapkan di bagian penjualan. Tapi ada juga  yang  menggunakan  halaman  web  untuk  menampilkan  profil  perusahaan  dan  produknya  (Indrajit,  2001). Beberapa  perusahaan  bahkan menggunakan  e-commerce  secara  terintegrasi  untuk  semua  transaksinya,  baik  itu pemesanan, pembayaran sampai ke pengiriman produk (Celestino, 1999). Meskipun transaksi menggunakan e- commerce menunjukkan peningkatan drastis, sebenarnya peluang bisnis di internet tidak hanya meliputi transaksi konsumen perorangan tapi justru yang lebih besar volume dan nilainya adalah transaksi bisnis ke bisnis (Schonfeld, 1999).  Dari  $43  miliar  transaksi  di  internet,  konsumen  perseorangan  hanya  sebesar  $8  miliar,  sisanya  adalah transaksi bisnis ke bisnis (Schonfeld, 1999).
Penggunaan technology acceptance model dalam memahami niat perilaku usahawan untuk menggunakan ecommerce terutama saat dihadapkam pada saat pandemi COVID-19 menjadi penting untuk membantu UMKM pusat oleh-oleh tetap bertahan. Usaha Mikro Kecil dan Menengah (UMKM) di Indonesia merupakan salah satu prioritas dalam pengembangan ekonomi nasional, selain karena UMKM menjadi tulang punggung sistem ekonomi kerakyatan  yang  tidak hanya ditujukan mengurangi masalah  kesenjangan  antar golongan  pendapatan  dan  antar pelaku usaha, ataupun pengentasan kemiskinan dan penyerapan tenaga kerja.
Tujuan  penelitian  ini  untuk  menguji  pengaruh  perceived  ease  of  use  terhadap  perceived  usefulness,  menguji pengaruh perceived ease of use terhadap attitude toward  using ecommmerce, menguji pengaruh perceived useful- ness  terhadap  attitude  toward    using  ecommmerce  dan  untuk  menguji  pengaruh  perceived  usefulness  terhadap behavioural  intention to use ecommmerce, untuk menguji pengaruh attitude toward  using ecommmerce terhadap behavioural  intention to use ecommmerce  pada UMKM Pusat Oleh-oleh di Kota Payakumbuh dan Kabupatan Lima Puluh Kota(LPPM, 2016).
Penelitian ini penting untuk membantu kebertahanan UMKM pusat oleh-oleh di tengah ketidakpastian bisnis  dan  pemulihan  jangka  panjang  pasca  COVID-19  di  Kota  Payakumbuh.  Disamping  itu,  penelitian  ini meningkatkan inovasi dan kinerja usaha UMKM, pengembangan ilmu manajemen operasional dan SDM melalui pengujian secara empirik. Hasil riset ini bisa dijadikan perancangan dan perbaikan strategi inovasi dan teknologi dan dasar untuk penelitian selanjutnya.

## TINJAUAN PUSTAKA
E-commerce adalah  seperangkat  teknologi,  aplikasi,  dan  proses  bisnis  yang  dinamis  yang  menghubungkan perusahaan,  konsumen,  dan  komunitas  tertentu  melalui  transaksi  elektronik  dan  perdagangan  barang,  jasa,  dan informasi secara elektronik (Siregar et al., 2017). TAM (Technology Acceptance Model pertama kali dikenalkan oleh Davis (1989) dan Theory of Reasoned Action Model (TRA) seperti yang diajukan oleh Ajzen dan Fishbein (1980)  merupakan  model  yang  menyarankan  bahwa  pengaruh  variabel-variabel  dalam  model  TAM  dan  TRA dipengaruhi oleh keyakinan individu mengenai manfaat teknologi. Model TAM (Technology Acceptance Model) adalah  teori  tindakan  bahwa  reaksi  dan  persepsi  seseorang  terhadap  sesuatu  hal,  akan  menentukan  sikap  dan perilaku orang tersebut(Karahanna, 2003). Reaksi dan persepsi pengguna teknologi akan mempengaruhi sikapnya
dalam penerimaan terhadap teknologi tersebut. Salah satu faktor yang dapat mempengaruhinya adalah persepsi pengguna  terhadap  kemanfaatan  dan  kemudahan  penggunaan  teknologi  sebagai  suatu  tindakan  yang  beralasan dalam konteks pengguna teknologi, sehingga alasan seseorang dalam melihat manfaat dan kemudahan penggunaan teknologi tersebut menjadikan tindakan/perilaku sebagai tolok ukur dalam penerimaan sebuah teknologi(Gardner &  Amoroso,  2004).  Tujuan  model  ini  adalah  untuk  menjelaskan  faktor-faktor  utama  dari  perilaku  pengguna terhadap penerimaan pengguna teknologi. Model ini menempatkan faktor sikap dari tiap-tiap perilaku pengguna dengan dua variabel yaitu: kemudahan penggunaan (ease of use) dan kemanfaatan (usefulness). Kedua variabel ini dapat menjelaskan aspek keperilakuan pengguna (El Maniani et al., 2016). Kesimpulannya adalah model TAM dapat menjelaskan bahwa persepsi pengguna akan menentukan sikapnya dalam penggunaan teknologi informasi. Model ini secara lebih jelas menggambarkan bahwa penerimaan penggunaan teknologi informasi dipengaruhi oleh kemanfaatan (usefulness) dan kemudahan penggunaan (ease of use)(Malhotra & Galletta, 1999).
Penelitian  Primasari et  al., (2019)menunjukan  Implementasi  e-commerce  tidak  berpengaruh  terhadap persepsi manfaat (perceived usefulness), tidak berpengaruh terhadap persepsi kemudahan ((perceived ease of use) dan [erceived usefulnes berpengaruh terhadap use behavior. Perceived ease of use berpengaruh terhadap use be- havior.    Use  behavior  berpengaruh  terhadap  peningkatan  permintaan  kuantitas  produk.  Sedangkan  penelitian Siregar et al., (2017) menemukan bahwa model penerimaan teknologi manajemen pengetahuan usaha kecil menen- gah  dipengaruhi  oleh  faktor  kemudahan  penggunaan  yang  akan  menyebabkan  keuntungan  dalam  penggunaan penggunaan  web  knowledge  management  maka  pengguna  akan  bersedia  (memiliki  kemauan).  dalam menggunakan, sehingga memiliki sikap penggunaan Web Knowledge Management.
Penelitian ini menggunakan 4 (empat) konstruk dari model penelitian TAM yaitu: Perceived Ease of Use, Perceived  Usefulness,  Attitude  toward  Using,  dan  behaviour  intention.    Dalam  penelitian  ini  terdapat  lima hipotesis yang akan diuji: Hipotesis 1: Perceived ease of use berpengaruh positif terhadap perceived usefulness. Hipotesis 2: Perceived ease of use berpengaruh positif terhadap attitude toward using ecommerce. Hipotesis 3: Perceived usefulness berpengaruh positif terhadap attitude toward using ecommerce. Hipotesis 4: Perceived use- fulness berpengaruh positif terhadap behavioural intentionto use ecommerce. Hipotesis 5: Attitude toward using ecommerce berpengaruh positif terhadap behavioural intentionto use ecommerce.
Berdasarkan  pada  pengembangan  hipotesis  yang  telah  dibangun,  maka  untuk  memudahkan  penelitian dibentuklah kerangka konseptual sebagai model penelitian seperti pada Gambar 1 berikut.

## Gambar 1. Kerangka Pemikiran

## METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  menggunakan  pendekatan  ilmu  manajemen  yang  difokuskan  pada  perilaku  usahawan.  Jenis penelitian  adalah  deskriptif  dan  explanatory.  Penelitian  ini  mengetahui  kejelasan  hubungan  suatu  variabel (menguji  hipotesis)  melalui  pengumpulan  data  di  lapangan.  Metode  penelitian  yang  digunakan  adalah  metode survei  yaitu  explanatory  survey  dan  descriptive  survey,  dimana  penelitian  ini  mengambil  sampel  dari  populasi dengan  menggunakan  kuesioner  sebagai  alat  pengumpulan  data  utamanya  (Sekaran  &  Bougie,  2016).  Tipe penyelidikan  (investigation  type)  adalah  tipe  kausalitas  yang  bertujuan  menjelaskan  hubungan  antar  variabel, sedangkan cakupan waktu (time horizon) bersifat cross sectional yang mencerminkan gambaran dari suatu keadaan pada suatu saat tertentu pada tahun 2021. Unit analisis adalah UMKM pusat oleh-oleh di kota Payakumbuh dan Kabupaten Lima Puluh Kota.
Teknik pengambilan sampel yang digunakan pada penelitian ini yaitu teknik non probability sampling dengan  convinience  sampling.  Jumlah  kebutuhan  sampel  minimum  sebanyak  115  responden  dihitung  dengan menggunakan tools Gpower dengan statistical power 85%(Erdfelder et al., 2009).
Analisis  data  menggunakan  Partial  Least  Square  (PLS-SEM)  dengan  bantuan  SMART  PLS  v  3.3.3. Sebelum  uji  hipotesis  (uji  inner  model/  struktural),  terlebih  dahulu  dilakukan  uji  outer  model  untuk  menguji instrumen penelitian. Uji outer model yang dilakuan yaitu uji validitas convergen, uji validitas diskriminant dan uji reliabilitas dengan melihat nilai Cronbach’s Alpha dan Composite Reliability.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Metode survei digunakan untuk mengumpulkan data unutk menguji model penelitian. Semua responden adalah yang dipilih secara acak dari masyarakat sektor publik. Kuesioner diberikan dengan menemmui responden secara langsung dan melalui google form serta diminta untuk mengisi jawaban yang paling sesuai dengan mereka. Hasil menunjukkan gambaran responden berdasarkan pada Tabel 1.

## Tabel 1. Demographic Profile of Respondent
Demographic Profile Count Percentage Gender Men 39 31.20% Women 86 68.80% Business Type Merchandise 23 18.40% Snack & Food 102 81.60% Total 125 100.00%
Tabel 1 merangkum karakteristik demografi responden. Dari 240 responden, jenis kelamin didominasi oleh responden perempuan sebanyak 76 persen, hal  ini terjadi karena perempuan cenderung suka berbelanja dan lebih suka mencoba hal-hal baru. Responden didominasi oleh usia 21-30 tahun, mayoritas berpendidikan terakhir SMA sederajat 49 persen hal ini menunjukkan bahwa rata-rata responden masih berusia muda serta produk UMKM yang akan dibeli memiliki harga yang masih relative terjangkau oleh kalangan anak muda.

## Tabel 2. Descriptive Statistic and Normality Assessment Result
Construct Item Code Min Max Mean Standard De- viation Excess Kurtosis Skewness PU PU1 2 5 2.928 0.878 -0.939 0.429 PU2 1 5 3.104 0.954 -0.786 0.013 PU3 1 5 3.256 1.042 -1.066 -0.017 PU4 1 5 3.176 0.980 -0.534 -0.001 PU5 1 5 3.264 0.913 -0.478 -0.041 PU6 1 5 3.376 0.993 -0.310 -0.072 PEU PEU1 1 5 2.928 0.812 -0.494 0.315 PEU2 1 5 2.904 0.824 -0.216 0.182 PEU3 1 5 3.056 0.932 -0.719 0.067 PEU4 1 5 3.184 0.871 -0.702 -0.001 PEU5 1 5 3.088 0.849 -0.587 0.148 PEU6 1 5 3.296 0.972 -0.629 0.061 PEU7 1 5 3.128 0.996 -0.908 0.034 AUE AUE1 1 5 3.040 0.916 -0.889 0.236 AUE2 1 5 3.024 0.925 -0.775 0.075 AUE3 1 5 3.272 0.999 -0.941 0.111 AUE4 1 5 3.360 1.015 -0.811 -0.030 AUE5 1 5 3.336 1.043 -0.950 -0.027 AUE6 2 5 3.656 1.013 -1.174 -0.012 BIU BIU1 1 5 3.392 0.911 -0.329 -0.156 BIU2 1 5 3.288 0.919 -0.527 -0.107 BIU3 1 5 3.488 0.952 -0.677 -0.106 BIU4 2 5 3.392 0.954 -0.923 0.090 BIU5 1 5 3.512 0.926 -0.563 -0.036
Penilaian model pengukuran menurut Hair et al (2017) bahwa peneliti harus menggunakan uji validitas konvergen,  validitas  diskriminan  dan  uji  realibilitas  untuk  memastikan  hasil  terbaik  dari  model  pengukuran. Validitas  konstruk  reflektif  dinilai    dari  validitas  konvergen  dan  validitas  diskriminan.  Untuk  melakukan  uji validitas konvergen, maka hal yang perlu diperhatikan adalah nilai dari average variance extracted (AVE), outer
e-ISSN 2580-3743
loading, dan communality. Suatu nilai dari pengujian ini bisa dilakukan valid ketika output AVE bernilai > 0,5 dan nilai outer loading > 0,7. Sedangkan uji validitas diskriminan akan dinilai valid dari nilai output cross loading dan nilai AVE Fornel Larcker Croterion, serta Heterotrait-monotrait ratio (HTMT) (Hair et al., 2017). Pada penelitian ini, nilai AVE dan outer loading dari pengujian awal hingga reestimate yang dihasilkan sebagai bagian dari output validitas konvergen disajikan pada Tabel 2 dan Gambar 2. Nilai outer loading masing- masing indikator pada penelitian awal menunjukkan hasil yang tidak valid. 2 indikator tidak valid yaitu indikator (HC  dan  UC4)  memiliki  nilai  outer  loading  dibawah  0,50  dan  memiliki  nilai  AVE  yang  bernilai  dibawah  0,5. Semua indikator ini dihapus dan data dilanjutkan kembali untuk estimasi ulang 2. Dari pengujian estimasi kedua, semua indikator memiliki outer loading diatas 0,50 dan juga nilai AVE lebih besar dari nilai rule of thumb 0,50. Selanjutnya, validitas diskriminan diidentifikasi dengan melihat nilai cross loading dan nilai AVE Fornel Larcker Croterion, serta Heterotrait-monotrait ratio (HTMT) (Hair et al., 2017). Uji cross loading berguna untuk membandingkan akar kuadrat dari AVE untuk konstruk yang diberikan dengan korelasi konstruk lainnya. Validitas diskriminan diterima ketika akar kuadrat dari AVEs di garis diagonal atau nilai AVE Fornel Larcker Croterion lebih tinggi daripada kolom lainnya. kemudian uji validitas diskriminan selanjutnya yaitu Heterotrait-monotrait ratio (HTMT). Nilai HTMT merupakan suatu rata-rata dari semua hubungan indikator di seluruh konstruksi yang mengukur konstruksi yang berbeda dengan nilai ambang batas 0,85. Hasil uji validitas dilampirkan pada Tabel 3.
Menurut Hair, et al. (2017), peneliti harus menggunakan uji validitas konvergen, validitas diskriminan dan uji realibilitas untuk memastikan hasil terbaik dari model  pengukuran. Berdasarkan kerangka konseptual yang telah  dibahas  dalam  tinjauan  literatur,  penelitian  ini  menggunakan  skala  pengukuran  SEM-PLS  termasuk didalamnya  reflektif  dan  formatif.  Validitas  konstruk  reflektif  dinilai    dari  validitas  konvergen  dan  validitas diskriminan. Untuk melakukan uji validitas konvergen, maka hal yang perlu diperhatikan adalah nilai dari average variance extracted (AVE), outer loading, dan communality. Suatu nilai dari pengujian ini bisa dilakukan valid ketika output AVE bernilai > 0,5 dan nilai outer loading > 0,7. Sedangkan uji validitas diskriminan akan dinilai valid dari nilai output cross loading dan nilai AVE Fornel Larcker Croterion, serta Heterotrait-monotrait ratio (HTMT) (Hair et al., 2017).
Berdasarkan Tabel 3, dapat diketahui bahwa keseluruhan variabel pada saat pengujian nilai AVE telah mencukupi persyaratan untuk lulus pengujian validitas konvergen menggunakan nilai AVE. Menurut Hair et al. (2017) indikator yang memiliki nilai outer loading lemah dikategorikan tidak valid dan harus dengan cara dihapus. Menurut Hair et al. (2017) nilai outer loading > 0.7 telah bisa dikatakan cukup untuk dilanjutkan kepada pengujian berikutnya.  Berdasarkan  Tabel  2  diketahui  bahwa  nilai outer  loading keseluruhan  indikator  sudah  memenuhi syarat uji lolos outer loading karena memiliki nilai < 0,7. Namun indikator variable PEU6 harus dihapus karena memiliki nilai terendah dari seluruh indikator. Pengahapusan ini bertujuan untuk mendapat nilai AVE yang lebih tinggi. Setelah didapat nilai AVE untuk keseluruhan variabel sudah memenuhi lolos uji kemudian bisa dilanjutkan ke pengujian selanjutnya.

## Tabel 3. Convergent Validity
Construct Item Code Outer Loading Cronbach's  Al- pha Composite  Relia- bility Average  Variance Extracted (AVE) AUE AUE1 0.908 0.955 0.964 0.817 AUE2 0.901 AUE3 0.912 AUE4 0.890 AUE5 0.921 AUE6 0.890 BIU BIU1 0.924 0.962 0.971 0.869 BIU2 0.936 BIU3 0.951 BIU4 0.944 BIU5 0.903 PEU PEU1 0.905 0.955 0.963 0.790 PEU2 0.892 PEU3 0.913 PEU4 0.871 PEU5 0.880 PEU6 0.837 PEU7 0.919 PU PU1 0.874 0.951 0.961 0.803 PU2 0.858 PU3 0.892 PU4 0.907 PU5 0.918 PU6 0.926

## Validitas Diskriminan
Selanjutnya, validitas diskriminan diidentifikasi dengan melihat nilai cross loading dan nilai AVE Fornel Larcker Croterion, serta Heterotrait-monotrait  ratio (HTMT)  (Hair et  al., 2017).  Uji cross  loading berguna  untuk membandingkan akar kuadrat dari AVE untuk konstruk yang diberikan dengan korelasi konstruk lainnya. Validitas diskriminan diterima ketika akar kuadrat dari AVEs di garis diagonal atau nilai AVE Fornel Larcker Croterion lebih tinggi daripada kolom lainnya. kemudian uji validitas diskriminan selanjutnya yaitu Heterotrait-monotrait ratio (HTMT). Nilai HTMT merupakan suatu rata-rata dari semua hubungan indikator di seluruh konstruksi yang mengukur konstruksi yang berbeda dengan nilai ambang batas 0,85. Hasil uji validitas dilampirkan pada Tabel 4.
Tabel 4. Discriminant Validity: Heterotrait Monotrait Ratio (HTMT)
AUE BIU PEU PU AUE BIU 0.929 PEU 0.934 0.825 PU 0.941 0.896 0.936
Menurut  Hair et  al .  (2017)  syarat  lulus  pengujian  HTMT  adalah  nilai  HTMT  <  0,85.  Pengujian  ini bertujuan untuk mengetahui apakah variabel tidak memiliki kemiripan dengan variabel lainnya. Berdasarkan hasil dari Tabel 4 di atas dapat dilihat bahwa untuk pengujian validitas diskriminan tahap 1 keseluruhan variabel pada penelitian sudah memiliki nilai HTMT < 0,85. Tahap berikutnya adalah memperhatikan nilai Fornell and Larcker Criterion .
Tabel 5. Discriminant Validity: Fornell and Larcker Criterion
AUE BIU PEU PU AUE 0.904 BIU 0.891 0.932 PEU 0.893 0.792 0.889 PU 0.897 0.857 0.892 0.896
Note: Diagonal values are the square root of AVE, off-diagonal values are correlation coefficient
Berdasarkan  Tabel  5,  didapat  hasil  bahwa  indikator  pada  variabel  penelitian  telah  valid  secara diskriminan melalui uji AVE Fornell-Larcker criterion . Dimana konstruk laten dapat memperkirakan indikator pada bloknya lebih baik dibandingkan dengan indikator pada blok lainnya. Kesimpulan yang dapat diambil adalah variabel pada penelitian ini lolos dalam pengujian cross loading , AVE Fornell-Larcker criterion, dan Heterotrait- Monotrait Ratio sehingga telah dapat dinyatakan valid secara diskriminan dan konstruk dapat dilanjutkan kepada pengujian realibilitas.
Gambar 3. Modified PLS-Path Model

## Tabel 6. Convergent Validity
Construct Item Code Outer Load- ing Cronbach's Alpha Composite Reliability Average  Variance  Ex- tracted (AVE) AUE AUE1 0.908 0.955 0.964 0.817 AUE2 0.901 AUE3 0.912 AUE4 0.890 AUE5 0.921 AUE6 0.890 BIU BIU1 0.924 0.962 0.971 0.869 BIU2 0.936 BIU3 0.951 BIU4 0.944 BIU5 0.903 PEU PEU1 0.912 0.954 0.963 0.812 PEU2 0.902 PEU3 0.915 PEU4 0.875 PEU5 0.887 PEU7 0.916 PU PU1 0.874 0.951 0.961 0.803 PU2 0.857 PU3 0.892 PU4 0.907 PU5 0.918 PU6 0.926
Berdasarkan Tabel 6, diketahui bahwa setelah dilakukan penghapusan terhadap indikator PEU 6 didapat
hasil  nilai outer  loading keseluruhan  indikator  sudah memenuhi  syarat  uji  lolos outer  loading karena  memiliki nilai  <  0,7.  Setelah  didapat  nilai  AVE  untuk  keseluruhan  variabel  sudah  memenuhi  lolos  uji  kemudian  bisa dilanjutkan ke pengujian selanjutnya.
Validitas Diskriminan
Selanjutnya, validitas diskriminan diidentifikasi dengan melihat nilai cross loading dan nilai AVE Fornel Larcker Croterion, serta Heterotrait-monotrait ratio (HTMT) (Hair et al., 2017). Uji cross loading berguna untuk membandingkan akar kuadrat dari AVE untuk konstruk yang diberikan dengan korelasi konstruk lainnya. Validitas diskriminan diterima ketika akar kuadrat dari AVEs di garis diagonal atau nilai AVE Fornel Larcker Croterion lebih tinggi daripada kolom lainnya. kemudian uji validitas diskriminan selanjutnya yaitu Heterotrait-monotrait ratio (HTMT). Nilai HTMT merupakan suatu rata-rata dari semua hubungan indikator di seluruh konstruksi yang mengukur  konstruksi  yang  berbeda  dengan  nilai  ambang  batas  0,85.  Hasil  uji  validitas  dilampirkan  pada  tabel dibawah ini.

## Tabel 7. Discriminant Validity: Heterotrait Monotrait Ratio (HTMT)
AUE BIU PEU PU AUE BIU 0.929 PEU 0.925 0.821 PU 0.941 0.896 0.934
Menurut  Hair et  al .  (2017)  syarat  lulus  pengujian  HTMT  adalah  nilai  HTMT  <  0,85.  Pengujian  ini bertujuan untuk mengetahui apakah variabel tidak memiliki kemiripan dengan variabel lainnya. Berdasarkan hasil dari Tabel 7, dapat dilihat bahwa keseluruhan variabel pada penelitian sudah memiliki nilai HTMT < 0,85. Tahap berikutnya adalah memperhatikan nilai Fornell and Larcker Criterion .
Tabel 8. Discriminant Validity: Fornell and Larcker Criterion
AUE BIU PEU PU AUE 0.904 BIU 0.891 0.932 PEU 0.884 0.787 0.901 PU 0.897 0.857 0.889 0.896
Note: Diagonal values are square root of AVE, off-diagonal values are correlation coefficient
Berdasarkan Tabel 8, didapatkan hasil bahwa indikator pada variabel penelitian telah valid secara diskri- minan melalui uji AVE Fornell-Larcker criterion . Dimana konstruk laten dapat memperkirakan indikator pada bloknya  lebih  baik  dibandingkan  dengan  indikator  pada  blok  lainnya.  Kesimpulan  yang  dapat  diambil  adalah variabel pada penelitian ini lolos dalam pengujian cross loading , AVE Fornell-Larcker criterion, dan Heterotrait- Monotrait Ratio sehingga telah dapat dinyatakan valid secara diskriminan dan konstruk dapat dilanjutkan kepada pengujian realibilitas.

## Tabel 9. Uji Reliabilitas
Cronbach's Alpha rho_A Composite Reliability AUE 0,955 0,955 0,964 BIU 0,962 0,962 0,971 PEU 0,954 0,954 0,963 PU 0,951 0,951 0,961
Sumber : Data Primer yang diolah pada SmartPLS 3
Berdasarkan data pada Tabel 9 di atas, dapat dilihat bahwa variabel penelitian telah memiliki nilai com- posite reliability > 0,7 dan nilai cronbach’s alpha yang sudah memenuhi syarat lolos uji. Sehingga bisa dilanjutkan untuk pengujian selanjutnya.
e-ISSN 2580-3743

## Tabel 10. Uji R Square
R Square AUE 0,841 BIU 0,811 PU 0,791
Sumber : Data Primer yang diolah pada SmartPLS 3
R  Square  di  gunakan  untuk  melihat  seberapa  besar  variabel  independen  mempengaruhi  variabel dependen. Dilihat hasil nilai R 2 pada Tabel 10 di atas, ditarik sebuah kesimpulan bahwa variabel Attitude Toward Using Ecommerce dapat dijelaskan sebesar 84% oleh variabel Perceived Usefulness dan Perceived Ease of Use kemudian sisanya 16% terdapat pada variabel yang tidak dimasukkan pada penelitian yang dilakukan. Kemudian variabel Behavioral  Intention  to  Use  Ecommerce dapat    dijelaskan  sebesar  81%  dari  variabel Attitude  Toward Using Ecommerce dan Perceived Usefulness serta sisanya 19% terdapat pada variabel yang tidak digunakan pada penelitian ini. Terakhir variabel Perceived Usefulness dapat dijelaskan sebesar 79% dari variabel Perceived Ease of Use s erta sisanya 21% terdapat pada variabel yang tidak dimasukkan pada penelitian ini.
Tabel 11. Uji F Square
AUE BIU PEU PU AUE 0,402 BIU PEU 0,222 3,782 PU 0,372 0,091
Sumber : Data Primer yang diolah pada SmartPLS 3
Perhitungan  selanjutnya  dalam  inner  model  adalah  uji  F Square .  Menurut  Hair et  al .  (2017)  apabila nilainya 0,02 maka pengaruh tersebut lemah, 0,15 untuk pengaruh sedang dan 0,35 untuk pengaruh kuat. Berdasar- kan Tabel 11, dapat dijelaskan bahwa hasil dari uji F Square adalah AUE terhadap BIU dan PEUterhadap PU serta PU  terhadap  AUE  memiliki  pengaruh  yang  kuat  karena  memiliki  nilai  uji  yang  lebih  tinggi  daripada  syarat pengaruh kuat yaitu 0,35 , PEU terhadap AUE dan PU terhadap BIU memiliki pengaruh yang sedang karena mem- iliki  nilai  uji  yang  lebih rendah  daripada  syarat  pengaruh kuat  yaitu  0,35 dan  memiliki lebih  tinggi  dari  syarat pengaruh lemah yaitu 0,02.

## Tabel 12. Uji Q Square
SSO SSE Q² (=1-SSE/SSO) AUE 750,000 239,027 0,681 BIU 625,000 189,163 0,697 PEU 750,000 750,000 PU 750,000 278,386 0,629
Sumber : Data Primer yang diolah pada SmartPLS 3
Menurut Hair et al . (2017) nilai Q 2 yang besar dari 0 maka model predictive relevance dapat dikatakan baik. Berdasarkan Tabel 12 di atas, terlihat bahwa hasil dari seluruh variabel sudah lebih besar dari 0. Jadi dapat diketahui variabel yang digunakan dalam penelitian memiliki predictive relevance yang baik.

## Uji Hipotesis
Pada pengujian hipotesis, tingkat signifikansi dalam pengujiannya dapat dilihat pada nilai path coefficient . Hasil ini diperoleh dengan menjalankan algoritma bootstrapping pada SmartPLS untuk mengetahui diterima atau tid- aknya hipotesis yang telah dibuat.
Penggunaan Technology  Acceptance Model dalam Memahami Niat Perilaku Usahawan untuk Menggunakan e- Commerce Saat Pandemi Covid-19 (Fatma Poni Mardiah dan Devi Yulia Rahmi)
Sumber: Data Primer yang diolah pada SmartPLS 3 Gambar 4. Model Pengukuran Akhir
Tabel 13. Pengujian Path Coeficient
Original Sample (O) Sample Mean (M) Standard Deviation (STDEV) T Statistics (|O/STDEV|) P Values AUE -> BIU 0,625 0,616 0,110 5,660 0,000 PEU -> AUE 0,411 0,408 0,085 4,819 0,000 PEU -> PU 0,889 0,890 0,017 52,835 0,000 PU -> AUE 0,532 0,535 0,083 6,404 0,000 PU -> BIU 0,296 0,305 0,112 2,653 0,004
Sumber : Data Primer yang diolah pada SmartPLS 3
Dilihat dari Tabel 13, H1 diterima karena PEU memiliki pengaruh positif signifikan terhadap PU karena nilai T statistics lebih besar dari  T tabel (52,835 > 1,657544) dan P value < 0,05, kemudian H2 didukung karena PEU memiliki  pengaruh  positif  yang  signifikan  terhadap  AUE , berdasarkan  tingkat  signifikansi  (4,819  > 1,657544) dan P value < 0,05. H3 didukung karena PU memiliki pengaruh positif yang signifikan terhadap AUE , berdasarkan  tingkat  signifikansi  (6,404  >  1,657544)  dan  P value <  0,05.  Selanjutnya  H4  diterima  karena  PU memiliki pengaruh positif signifikan terhadap BIU, berdasarkan tingkat signifikan (2,653 > 1,657544) dan P value <  0,05.  Kemudian  H5  diterima  karena  AUE  memiliki  pengaruh  positif  signifikan  terhadap  BIU,  berdasarkan tingkat signifikan (5,660 > 1,657544) dan P value < 0,05. Pembahasan
Hasil penelitian ini memberikan bukti untuk kerangka konseptual yang ditunjukkan pada Gambar 4. Hasil pengujian hipotesis yang pertama menunjukkan bahwa PEU berpengaruh terhadap PU. Hal ini menandakan bahwa kemudahan penggunaan   yang dirasakan konsumen membantu konsumen untuk  merasakan kegunaan yang ada pada ecommerce sehingga dapat memudahkan konsumen  yang akan melakukan pembelian. Hasil penelitian ini didukung oleh (Nasution & Azmin, 2018; M. El Khoury et al., 2023; Jovanka et al., 2023; Park & Kim, 2023; Putra et al., 2022; Gao & Kitcharoen, 2023; Lai et al., 2021; J. Kim et al., 2023; Ayu, 2023; An et al., 2023) yang menyatakan  bahwa  konstruk persepsi  kemudahan  penggunaan  dan  persepsi  kegunaan  merupakan  dua konstruk utama  dalam  TAM.  Dengan  kata  lain  sikap  merupakan  hasil  gabungan  dari  hubungan  antara  kemudahan penggunanaan yang dirasakan dan persepsi kegunaan.
Hipotesis kedua menunjukkan bahwa PEU berpengaruh signifikan terhadap AUE. Hal ini berarti  bahwa dengan  kemudahan  penggunaan  yang  dirasakan  dapat  meningkatkan  sikap  konsumen  untuk  menggunakan ecommerce sehingga  juga  dapat  memberikan  keuntungan  bagi  konsumen.  Hasil  penelitian  sejalan  dengan penelitian (Akther & Nur, 2022; M. El Khoury et al., 2023; Jovanka et al., 2023 T. T. Kim et al., 2018; Saleem et al., 2022) yang menyatakan bahwa kemudahan penggunaan yang dirasakan memperkirakan titik dimana seseorang percaya bahwa penggunaan teknologi itu mudah. Jika teknologi dipandang mudah digunakan, maka konsumen akan lebih cepat mengadopsinya. Jadi, ketika konsumen merasa nyaman dengan teknolgi dan tidak menghadapi hambatan  saat  berbelanja  online,  hal  ini  pada  akhirnya  akan  memotivasi  mereka  untuk menggunakan  platform yang  sama  lagi.  Dengan  begitu  pelanggan  mengetahui  bahwa e-commerce tidak  akan  menimbulkan
e-ISSN 2580-3743
ketidaknyamanan  mental,  mereka  akan  berbelanja  online.    Jadi  kemudahan  penggunaan  akan  mengallihkan perhatian konsumen terhadap e-commerce .
Hipotesis ketiga menunjukkan bahwa  PU berpengaruh terhadap AUE. Hal ini berarti bahwa  kegunaan yang dirasakan konsumen berpengaruh dalam proses sikap untuk menggunakan ecommerce mempengaruhi buying intention  melalui pembelian  online  di platform  sosial  commerce.  Penelitian  ini  sejalan dengan  (Akther  &  Nur, 2022; Roh et al., 2023; Nasution & Azmin, 2018; M. El Khoury et al., 2023; Jovanka et al., 2023; Zhao & Zhu, 2023Saleem et  al., 2022;  Bonfanti et  al., 2023;  Ayu,  2023)  yang  menyatakan  bahwa  kegunaan  berhubungan dengan persepsi pelanggan setelah penggunaan dalam e-commerce dianggap sebagai pandangan pelanggan bahwa pembelian melalui toko online akan meningkatkan pengalaman berbelanja mereka.
Hipotesis  keempat  menunjukkan  bahwa  PU  memiliki  pengaruh  positif  terhadap  BIU.  Hal  ini  berarti penjual  yang  sudah  mendapat  kepercayaan  dari  konsumen  nya  melalui  social  commerce  dapat  meningkatkan antusias buying intention pelanggan melalui komunikasi yang terbentuk dari platform tersebut.  Penelitian ini se- jalan dengan penelitian (Akther & Nur, 2022; Raza & Khan, 2022; Jovanka et al. , 2023; Lai et al., 2021; Huang &  Chueh,  2023;  Ayu,  2023;  An et  al., 2023)  yang  menyatakan  bahwa  kemudahan  penggunaan  mengacu  pada sejauh mana seseorang percaya bahwa menggunakan sistem tertentu akan mudah dilakukan. Hal ini sesuai dengan pengertian kemudahan, yaitu bebas dari kesulitan atau usaha yang besar. Persepsi kemudahan penggunaan adalah sejauh  mana  individu  mempersepsikan  bahwa  menggunakan  suatu  sistem  tertentu  akan  mudah  dan  tidak merepotkan, dengan kata lain persepsi kemudahan penggunaan berarti bebas dari  kerumitan dan kesulitan. Jadi suatu aplikasi yang dianggap lebih mudah digunakan secara umum diterima dan dimanfaatkan oleh banyak orang.
Hipotesis kelima menunjukkan bahwa AUE berpengaruh terhadap BIU. Hal ini berarti ketika konsumen menggunakan social commerce akan dapat meningkatkan pengalaman belanja yang dipersonalisasi sehingga dapat mendukung  social  support.    Menggunakan  alat  rekomendasi  produk  sosial  seperti  platform  s-commerce  dapat menampilkan  apa  yang  dibeli  konsumen  lain  dengan  preferensi  serupa  untuk  menangani  minat  dan  dukungan konsumen dalam pengambilan keputusan mereka dengan demikian menyediakan social support. Dan penelitian ini sejalan dengan penelitian (Akther & Nur, 2022; M. El Khoury et al., 2023; Raza & Khan, 2022; Jovanka et al., 2023; T. T. Kim et al., 2018; Di Stefano et al., 2023; Ayu, 2023) yang menyatakan bahwa sikap adalah perasaan positif seseorang untuk berperilaku dengan cara tertentu. Kemudian sikap dapat memprediksi niat dan tindakan berperilaku seseorang.  Oleh karena itu niat periaku telah dipelajari yang didorong oleh sikap.

## PENUTUP
Guncangan ekonomi yang disebabkan oleh pandemi COVID-19. Industri pariwisata merupakan sektor usaha yang terlihat  jelas  terkena  dampak  COVID-19.  Salah  satu  solusi  agar  mereka  dapat  tetap  bertahan  adalah  dengan memasarkan  produknya  melalui  ecommerce.  Ecommerce  dapat  didefinisikan  sebagai  segala  bentuk  transaksi perdagangan barang atau jasa dengan menggunakan media elektronik. Namun sayangnya, pandemi COVID-19 tidak mampu memaksa pelaku usaha untuk lebih menggunakan teknologi.
Dari hasil penelitian didapatkan bahwa perceived ease of use berpengaruh terhadap perceived usefulness dan attitude toward using ecommmerce pada UMKM Pusat Oleh-oleh di Kota Payakumbuh dan Kabupaten Lima Puluh  Kota.  Begitupun  dengan  perceived  usefulness  yang  berpengaruh  terhadap  attitude  toward  using ecommmerce  pada  UMKM  Pusat  Oleh-oleh  di  Kota  Payakumbuh  dan  Kabupaten  Lima  Puluh  Kota.  Terakhir ditemuakan  juga  bahwa  behavioural  intention  to  use  ecommmerce  dipengaruhi  oleh  perceived  usefulness  dan attitude  toward  using  ecommmerce  pada  UMKM  Pusat  Oleh-oleh  di  Kota  Payakumbuh  dan  Kabupaten  Lima Puluh Kota.
Pelaku  usaha  sebaiknya  membangun  persepsi  didalam  diri  mereka  bahwa  teknologi  mudah  untuk dipelajari  dan  digunakan,  sehingga  teknologi  mampu  membantu  perkembangan  usaha  mereka.  Disini  juga pemerintah dan akademisi bisa mengambil peran. Misalnya dengan memberikan pelatihan-pelatihan terkait digital marketing dan menyediakan platform pemasaran yang mudah mereka gunakan.

## DAFTAR RUJUKAN
Akther, T., & Nur, T. (2022). A model of factors influencing COVID-19 vaccine acceptance: A synthesis of the theory of reasoned action, conspiracy theory belief, awareness, perceived usefulness, and perceived ease of use. PLoS ONE , 17 (1 January), 1–21. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0261869
Ali,  A.  A.,  Abbass,  A.,  &  Farid,  N.  (2020).  Factors  Influencing  Customers’  Purchase  Intention  in  Social Commerce. International Review of Management and Marketing , 10 (5), 63–73. https://doi.org/10.32479/irmm.10097
An, S., Eck, T., & Yim, H. (2023). Understanding Consumers’ Acceptance Intention to Use Mobile Food Delivery Applications through an Extended Technology Acceptance Model. Sustainability (Switzerland) , 15 (1). https://doi.org/10.3390/su15010832
Ayu, D. (2023). Research in Business & Social Science The effect of perceived ease of use , perceived usefulness , and perceived benefits on interest in using bank Syariah Indonesia mobile banking. 12(5), 1–9. Bonfanti, R. C., Tommasi, F., Ceschi, A., Sartori, R., & Ruggieri, S. (2023). The Antecedents of the Technology
Acceptance Model in Microentrepreneurs’ Intention to Use Social Networking Sites. European Journal of Investigation
in
Health, Psychology
and Education , 13 (7), 1306–1317. https://doi.org/10.3390/ejihpe13070096
Davis, F. D. (1989). Perceived usefulness, perceived ease of use, and user acceptance of information technology. MIS Quarterly: Management Information Systems , 13 (3), 319–339. https://doi.org/10.2307/249008 Di Stefano, G., Ruggieri, S., Bonfanti, R. C., & Faraci, P. (2023). Entrepreneurship on Social Networking Sites:
The Roles of Attitude and Perceived Usefulness.
Behavioral Sciences , 13 (4). https://doi.org/10.3390/bs13040323
Dincer, C., & Dincer, B. (2023). Social Commerce and Purchase Intention: A Brief Look at the Last Decade by Bibliometrics. Sustainability (Switzerland) , 15 (1). https://doi.org/10.3390/su15010846
El  Maniani,  M.,  Rechchach,  M.,  El  Mahfoudi,  A.,  El  Moudane,  M.,  &  Sabbar,  A.  (2016).  A  Calorimetric investigation of the liquid bi-ni alloys. Journal of Materials and Environmental Science , 7 (10), 3759– 3766.
Erdfelder, E., FAul, F., Buchner, A., & Lang, A. G. (2009). Statistical power analyses using G*Power 3.1: Tests for  correlation  and  regression  analyses. Behavior  Research  Methods , 41 (4),  1149–1160. https://doi.org/10.3758/BRM.41.4.1149
Friedrich,  T.,  Schlauderer,  S.,  &  Overhage,  S.  (2021).  Some  things  are  just  better  rich:  how  social  commerce feature richness affects consumers’ buying intention via social factors. Electronic Markets , 31 (1), 159– 180. https://doi.org/10.1007/s12525-019-00374-7
Gao,  Y.,  &  Kitcharoen,  S.  (2023).  Factors  Impacting  Student  ’  s  Behavioral  Intention  to  Use  Social  Media Applications for Online Learning. 15(1), 81–90.
Gardner,  C.,  &  Amoroso,  D.  L.  (2004).  Development  of  an  instrument  to  measure  the  acceptance  of  internet technology  by  consumers. Proceedings  of  the  Hawaii  International  Conference  on  System  Sciences , 37 (C), 4143–4152. https://doi.org/10.1109/hicss.2004.1265623
Huang, H. Te, & Chueh, H. E. (2023). Sustained Improvement of Educational Information Asymmetry: Intentions to Use School Social Media. Sustainability (Switzerland) , 15 (3), 1–16.
https://doi.org/10.3390/su15032676
Indrajit,  R.  E.  (2001). E-Commerce :  kiat  dan  strategi  bisnis  di  dunia  maya (22nd  ed.).  Gramedia. https://openlibrary.telkomuniversity.ac.id/pustaka/5040/e-commerce-kiat-dan-strategi-bisnis-di-dunia- maya.html
Jovanka, D. R., Habibi, A., Mailizar, M., Yaqin, L. N., Kusmawan, U., Yaakob, M. F. M., & Tanu Wijaya, T. (2023). Determinants of e-Learning Services: Indonesian Open University. Cogent Education , 10 (1), 1– 18. https://doi.org/10.1080/2331186X.2023.2183703
Karahanna,  E.  (2003).  Gefen  et  aIJTrust  and  TAM  in  Online  Shopping. MIS  Quarterly , 27 (1),  51–90. http://www.jstor.org/stable/30036519
Kim,  J.,  He,  N.,  &  Miles,  I.  (2023).  Live  Commerce  Platforms:  A  New  Paradigm  for  E-Commerce  Platform Economy. Journal  of  Theoretical  and  Applied  Electronic  Commerce  Research , 18 (2),  959–975. https://doi.org/10.3390/jtaer18020049
Kim, T. T., Karatepe, O. M., Lee, G., & Demiral, H. (2018). Do gender and prior experience moderate the factors influencing  attitude  toward  using  social  media  for  festival  attendance? Sustainability  (Switzerland) , 10 (10). https://doi.org/10.3390/su10103509
Lai,  M.-,  Fong,  &  Wang,  H.-Y.  (2021).  Food  Traceability  on  Intention  To  Use  Agricultural  E-Commerce Platforms. The  International  Journal  of  Organizational  Innovation , 14 (2),  175–198.  https://www.ijoi- online.org/
LPPM,  U.  (2016).  Rencana  Induk  Penelitian  (RIP)  Universitas  Andalas  2017-2020.  Universitas  Andalas. Universitas Andalas .
M.  El  Khoury,  C.,  Choudhary,  M.,  &  F.  Al  Alam,  A.  (2023).  Consumers’  Online  Purchasing  Intentions  Post COVID-19:  Evidence  from  Lebanon  and  the  Kingdom  of  Bahrain. Administrative  Sciences , 13 (1). https://doi.org/10.3390/admsci13010017
Malhotra,  Y.,  &  Galletta,  D.  F.  (1999).  Extending  the  Technology  Acceptance  Model  to  account  for  social influence:  Theoretical  bases  and  empirical  validation. Proceedings  of  the  Hawaii  International Conference on System Sciences , 00 (c), 5. https://doi.org/10.1109/hicss.1999.772658
Nasution, M. D. T. P., & Azmin, A. A. (2018). Consumer acceptance of Trustworthy ecommerce: An extension of technology acceptance model. Academy of Strategic Management Journal , 17 (6), 1–14.
Park,  D.  Y.,  &  Kim,  H.  (2023).  Determinants  of  Intentions  to  Use  Digital  Mental  Healthcare  Content  among University Students, Faculty, and Staff: Motivation, Perceived Usefulness, Perceived Ease of Use, and Parasocial
Interaction
with AI
Chatbot.
Sustainability
(Switzerland) , 15 (1). https://doi.org/10.3390/su15010872
Primasari,  D.,  Sudjono,  S.,  &  Abriani,  N.  (2019).  Analisis  Penggunaan  E-Commerce  Terhadap  Peningkatan Permintaan  Kuantitas  Produk  Pada  UMKM  di  Kabupaten  Banyumas  (Suatu  Pendekatan  Teori
e-ISSN 2580-3743
Technology Acceptance Model). Jurnal Ilmu Manajemen Dan Bisnis , 10 (1), 63–74. https://doi.org/10.17509/jimb.v10i1.15371
Putra, B. P., Subekti, I., & Atmini, S. (2022). Examining the factors influencing Indonesia’s local government' intentions to use financial management information systems: the case for an extended TAM. International Journal  of  Research  in  Business  and  Social  Science  (2147-  4478) , 11 (10),  217–230. https://doi.org/10.20525/ijrbs.v11i10.2241
Raza, S. A., & Khan, K. A. (2022).  Corona fear and e-commerce adoption in an emerging economy: paradigm shift of consumer intention. Foresight , 24 (2), 195–209. https://doi.org/10.1108/FS-02-2021-0034 Roh,  T.,  Park,  B.  Il,  &  Xiao,  S.  (2023).  Adoption  of  Ai-Enabled  Robo-Advisors  in  Fintech:  Simultaneous Employment of Utaut and the Theory of Reasoned Action. Journal of Electronic Commerce Research , 24 (1), 29–47.
Saleem, A., Aslam, J., Kim, Y. B., Nauman, S., & Khan, N. T. (2022). Motives towards e-Shopping Adoption among  Pakistani  Consumers:  An  Application  of  the  Technology  Acceptance  Model  and  Theory  of Reasoned Action. Sustainability (Switzerland) , 14 (7). https://doi.org/10.3390/su14074180 Sekaran,  U.,  &  Bougie,  R.  (2016). Research  Methods  For  Business :  A  Skill  Building  Approach (Seventh  ed). Library of Congress Cataloging‐in‐Publication Data.
Siregar, J. J., Wardaya Puspokusumo, R. A. A., & Rahayu, A. (2017). Analysis of Affecting Factors Technology Acceptance  Model  in  the  Application  of  Knowledge  Management  for  Small  Medium  Enterprises  in Industry Creative. Procedia Computer Science , 116 , 500–508.
https://doi.org/10.1016/j.procs.2017.10.075
Zhao, J., & Zhu, C. (2023). Modeling and Quantifying the Impact of Personified Communication on Purchase Behavior in Social Commerce. Behavioral Sciences , 13 (8). https://doi.org/10.3390/bs13080627